Autores: Martín R. Herrera, Paola I. Beltramini, Graciela I. Carranza, Diego Lobos, Martín E. Ocampo, Pedro D.Foresi.
RESUMEN: Los avances en las técnicas de fabricación de sensores han permitido integrar sensores que miden distintas magnitudes físicas en un solo chip, lográndose así, pequeños sensores microelectromecánicos denominados MEMS (Sistemas Micro Electro Mecánicos). Estos sensores se utilizan en muy diversas aplicaciones, siendo una de ellas el control y estabilización de vehículos aéreos no tripulados o drones. En dicha aplicación, acelerómetros, giróscopos y magnetómetros, entre otros, se encuentran integrados en un “módulo de navegación inercial” (IMU).Las señales obtenidas de estos módulos inercialescontienen errores debido a perturbaciones y vibraciones, por lo que para su tratamiento y análisis requieren un preprocesamiento (o acondicionamiento) mediante filtros que las suavicen. A través del presente trabajo se exponen los resultados de la implementación de dos algoritmos de filtrado a las señales adquiridas con un sensor inercial, destacando las ventajas y desventajas de cada uno.
PALABRAS CLAVES: Sensor Inercial – Filtro Kalman – Filtro Complementario.
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CONDITIONING OF AN INERTIAL SIGNAL USING FILTERS
ABSTRACT: Advances in sensor manufacturing techniques have allowed the integration of sensors measuring different physical quantities on a single chip, obtaining as a result, small microelectromechanical sensors called MEMS (Micro Electro Mechanical Systems). These sensors are used in many different applications. One of these, is the control and stabilization of unmanned aerial vehicles or drones. In this application, accelerometers, gyroscopes and magnetometers, among others, are integrated in an «inertial navigation module» (IMU). The signals obtained from these inertial modules contain errors due to disturbances and vibrations. Consequently, a pre-processing (or conditioning) by filters is required as a treatment to soften them. This research work shows the results of implementing two filtering algorithms to the signals acquired with an inertial sensor, highlighting the advantages and disadvantages of each procedure.
KEYWORDS: Inertial sensor – Kalman’s filter – Complementary filter.